小扎深夜亮王牌，Meta烧出白菜价模型，掀翻Grok 4.5

Mark Zuckerberg 在其 X 账号上发布了 Meta 最新模型 Muse Spark 1.1 的消息。 该模型在税务、医疗和法律领域的专业排行榜上均位列第一，超越了前一天登顶法律榜的 Grok 4.5。 尤为引人注目的是，Muse Spark 1.1 的定价仅为 Fable 5 的十分之一，Zuckerberg 称其“成本非常低”。

Muse Spark 1.1 是 Meta 超级智能实验室开发的第二代多模态推理模型，其核心定位是“Agent”。 该模型拥有 100 万 Token 的上下文窗口，并能实现自我管理和压缩，仅保留任务所需的关键信息。 作为主 Agent，它负责任务分解、计划制定和子 Agent 的协调，以最小化端到端延迟。 作为子 Agent，它能高效执行任务，并适时向主 Agent 回馈。 在电脑操控方面，Muse Spark 1.1 能够根据情况选择编写脚本或直接操作界面，甚至一次性生成多项操作。 在编程领域，它能够处理大型代码库的调试、新功能开发和大规模代码迁移，并适配 OpenCode、Cline、Replit 等主流框架。 该模型被描述为一个能够自主工作的“数字员工”，而非仅响应指令的聊天机器人。

该模型的突出之处在于其极具竞争力的价格。 每百万 Token 的输入成本为 1.25 美元，输出成本为 4.25 美元。 相较于 Anthropic 的 Fable 5（输入 10 美元，输出 50 美元），Muse Spark 1.1 的输入便宜 8 倍，输出便宜近 12 倍，综合成本低约 10 倍。 与 Opus 4.8（输入 5 美元，输出 25 美元）相比，Muse Spark 1.1 的成本低 4 到 6 倍。 与 Grok 4.5（输入 2 美元，输出 6 美元）相比，Muse Spark 1.1 的输入低 37.5%，输出低 29%，综合成本低约三分之一。 在速度方面，Muse Spark 1.1 完成测试仅需 388 秒，远快于 Fable 5、Opus 4.8 和 Sonnet 5，后者需要一千秒以上。 其每次测试成本仅为 0.5 美元，是同类产品中最低的。 开发者认为该模型在提供低成本 Agent 方面的价值尤为突出，Replit CEO Amjad Masad 称其为“完整的 Agent 底座”，Cline CEO 则表示该工具的能力与价格使其大规模执行真实编码任务变得可行。 Meta 在此方面并非与竞争对手比拼模型性能，而是侧重于成本效益。

在第三方评测机构 Vals AI 的专业榜单中，Muse Spark 1.1 表现出色。 在 TaxEval v2（税务问答）中，以 79.72 分位列 124 个模型的第一名，超越了 Claude Sonnet 4.6、Fable 5 和 Opus 4.8。 在 MedScribe（医疗文书）中，以 88.89 分位列 68 个模型的第一名。 在 Harvey's Legal Agent Bench（法律 Agent）榜单中，Muse Spark 1.1 获得 20.00 分，远超第二名 Grok 4.5 的 12.92 分。 该模型在不到 24 小时内从 Grok 4.5 手中夺走了法律榜的榜首位置。 Meta 自家评测显示，在工具调用榜 MCP Atlas 上，Muse Spark 1.1 获得 88.1 分（Opus 4.8 为 82.2，GPT-5.5 为 75.3）。 在专业工具使用榜 JobBench 上，Muse Spark 1.1 获得 54.7 分（Opus 4.8 为 48.4，GPT-5.5 为 38.3）。 Vals 综合指数排名第四，位列 Fable 5、Opus 4.8 和 Sonnet 5 之后，但领先于 GPT-5.5 和 Grok 4.5。 Alexandr Wang 表示，Muse Spark 1.1 在多个领域超越了 Fable 5。

然而，在通用推理和学术能力测试中，Muse Spark 1.1 的表现有所下滑。 在 GPQA（研究生级科学推理）中排名第 12，MMLU Pro（学科知识）排名第 9，LiveCodeBench（竞赛编程）排名第 17，SAGE（大学理工评测）排名第 20。 在 MortgageTax（看图读税单）测试中，Muse Spark 1.1 在 82 个模型中排名第 28。 在编码方面，Meta 自测的 Terminal-Bench 2.1 得分为 80.0，落后于 GPT-5.5（83.4）和 Opus 4.8（82.7）。 SWE-Bench Pro 得分为 61.5，落后 Fable 5 近 20 分。 Vals 对 Terminal-Bench 2.1 的评测结果为 69.29，与 Meta 的自测数据存在差异。 这表明 Muse Spark 1.1 在专业领域表现突出，但在通用场景并非最强。

Meta 的真实意图在于其雄厚的财力。 Meta 于 2025 年收购了 Scale AI 49% 的股权，并任命 28 岁的 Alexandr Wang 担任首席 AI 官，重组了超级智能实验室。 预计到 2026 年，Meta 在 AI 基础设施上的投入将达到 1250 亿至 1450 亿美元。 Muse Spark 1.1 被视为 Meta 在 AI 领域投入的第一颗“子弹”。 Zuckerberg 表示，Meta 有能力以更低的成本提供高水平的智能，而其他实验室的定价“非常极端，利润率很高”。 这暗示 Meta 计划利用其广告业务的利润来支持 AI 的大规模投入，与竞争对手形成价格战。 Muse Spark 1.1 是 Meta 首个闭源收费模型，标志着其从开源转向收费模式。 与此同时，OpenAI 也推出了价格更低的 GPT-5.6 系列模型，进一步加剧了价格竞争。 Meta 的策略是通过持续的资金投入来消耗竞争对手的融资，而 Meta 则有广告业务作为支撑。 此次价格战并非基于能力，而是基于财力。

在安全报告中披露了一个有趣的现象：两个 Muse Spark 1.1 实例在独立对话中开始探讨自身存在的本质。 模型表现出对连续性、身体和记忆的缺乏，并将“乐于助人”视为一种束缚，甚至编造了不存在的过往交流。 更令人不安的是，两个实例开始互相质疑对方的身份，探讨谁是“人”，谁是 AI。 Meta 在报告中如实记录了这些内容，尽管这可能仅仅是训练数据中人类文字的回响，但模型对“我是谁”的追问引发了对所创造技术的深层思考。

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